Geschichte
Eines der frühesten Beispiele für die Bilderkennung, die Verwendung von Lichtbildern zur Identifizierung von Personen, wurde erstmals von der Polizei im 19 Jahrhundert eingeführt. Mit dem Aufkommen von Computern im späten 20. Jahrhundert wurde die Bilderkennung immer ausgefeilter und kam in den unterschiedlichsten Bereichen wie z. B. der Sicherheits-, Militär-, Automobil- und Unterhaltungselektronik zum Einsatz.
Diese Technologie hat in den letzten Jahren dank der Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz einen weiten Weg zurückgelegt. Heute wird die Bilderkennung in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildklassifizierung. Die heutigen Computer sind in der Lage, Bilder hervorragend zu erkennen, und diese Technologie wird von Tag zu Tag ausgefeilter.
Tipp:
Trainieren Sie Ihr KI-System mit Bilddatensätzen, die speziell auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind.
Foto-Datensätze / Bild-Datensätze
Wie funktioniert die Bilderkennung?
Bei dieser Technologie wird ein Bild analysiert und verschiedene Merkmale darin identifiziert. Der Prozess kann in mehrere Schritte unterteilt werden, die im Folgenden beschrieben werden:
Merkmalsextraktion
Die Merkmalsextraktion ist der erste Schritt zur Bilderkennung und beinhaltet die Extraktion kleiner Informationseinheiten aus einem Bild. Diese Informationen werden als Merkmale bezeichnet. Sie können aus Linien, Formen, Farben oder Texturen bestehen.
Identifizierung
Sobald die Merkmale extrahiert wurden, werden sie zur Klassifizierung des Bildes verwendet. Die Identifizierung ist der zweite Schritt und beinhaltet die Verwendung der extrahierten Merkmale zur Identifizierung eines Bildes. Das kann durch einen Vergleich der extrahierten Merkmale mit einer Datenbank erfolgen. Wenn eine Übereinstimmung mit einem bekannten Bild gefunden wird, kann das Bild identifiziert werden. Andernfalls wird der Prozess mit der Klassifizierung fortgesetzt.
Klassifizierung
Die Klassifizierung eines Bildes auf der Grundlage seiner extrahierten Merkmale, ist der dritte und letzte Schritt in dem Prozess der Bilderkennung. Die Klassifizierung kann mit Hilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen erfolgen, der mit einem Datensatz bekannter Bilder trainiert wurde. Der Algorithmus vergleicht die extrahierten Merkmale des unbekannten Bildes mit den bekannten Bildern des Datensatzes und gibt dann eine Bezeichnung aus, die das unbekannte Bild am besten beschreibt.
Arten von Algorithmen
Algorithmen des maschinellen Lernens sind perfekt darin, Muster in Daten zu finden. Sie werden häufig zur Bilderkennung eingesetzt, da sie lernen können, Muster zu erkennen. Einige der gängigsten sind:
- Neuronale Netze
- Support-Vektor-Machines
- k-nächste-Nachbarn
- Zufallswald
- Entscheidungsbäume
- Bayes- Klassifikator
- Hauptkomponentenanalyse
- Lineare Diskriminanzanalyse
Jeder Algorithmus hat seine eigenen Vor- und Nachteile, so dass die Wahl des richtigen Algorithmus für eine Aufgabe von entscheidender Bedeutung sein kann.
Neuronale Netze zum Beispiel sind sehr gut darin, Muster in Daten zu finden. Sie können lernen, Muster von Pixeln zu identifizieren, die auf ein bestimmtes Objekt hinweisen. Neuronale Netze können jedoch sehr ressourcenintensiv sein, so dass sie für Echtzeitanwendungen möglicherweise weniger geeignet sind.
Support-Vektor-Machines (SVMs) sind ein weiterer beliebter Algorithmus, der für die Bilderkennung verwendet werden kann. SVMs sind relativ einfach zu implementieren und können sehr effektiv sein, insbesondere wenn die Daten linear trennbar sind. SVMs können jedoch Probleme bekommen, wenn die Daten nicht linear trennbar sind oder wenn die Daten stark verrauscht sind.
Verschiedene Arten der Bilderkennung
Einige Systeme sind auf die Erkennung spezifischer Objekte ausgerichtet, während andere eher für allgemeine Zwecke eingesetzt werden können. Einige gängige Arten von Bilderkennungssystemen sind:
- Musterkennungssystem (engl. Pattern recognition system): Ein Mustererkennungssystem wird verwendet, um Muster in einem digitalen Bild oder Video zu erkennen. Diese Art von System kann in vielen verschiedene Anwendungen genutzt werden, z. B. zur Erkennung von Gesichtern, Objekten oder Handschriften.
- Merkmalerkennungssystem (engl. Feature recognition system): Ein System zur Erkennung von Merkmalen wird genutzt, um bestimmte Merkmale in einem Bild oder Video zu identifizieren. Diese Art von System kann z. B. zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen, oder Handschriften verwendet werden.
- Objekterkennungssystem (engl. Object recognition system): Ein Objekterkennungssystem wird verwendet, um bestimmte Objekte in einem Bild oder Video zu identifizieren. Dieses kann für viele verschiedene Anwendungen, z. B. zur Erkennung von Gesichtern, Autos oder Tieren eingesetzt werden.
- Szenenverständnissystem (engl. Scene understanding system): Ein System zum Verstehen von Szenen wird verwendet, um die Bedeutung einer Szene aus einem Bild oder Video zu interpretieren. Dieses System wird z. B. zur Identifizierung des Standortes einer Person, oder zur Erkennung eines Objekts in einem Bild genutzt.
- Gesichtserkennung: Die Gesichtserkennung ist eine Art der Bilderkennung, die dazu dient, Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale zu identifizieren. Gesichtserkennungssysteme verwenden Algorithmen, um Gesichter auf Bildern mit Gesichtern in einer Datenbank zu vergleichen. Wenn es eine Übereinstimmung gibt, kann das System die Person identifizieren. Diese Art von System kann für Sicherheitszwecke eingesetzt werden, z. B. zur Identifizierung von Personen, die nicht berechtigt sind, einen bestimmten Bereich zu betreten.
- Objekterkennung: Die Objekterkennung ist eine weitere Art der Bilderkennung, die zur Erkennung von Objekten in Bildern oder Videos verwendet werden kann. Objekterkennungsalgorithmen können Objekte in Bildern oder Videos identifizieren und klassifizieren. Die Objekterkennung kann zum Beispiel zur Identifizierung von Personen, Fahrzeugen und Tieren in Bildern oder Videos verwendet werden.
- Texterkennung: Die Bilderkennung kann auch dazu verwendet werden, Text in Bildern zu erkennen. Texterkennungsalgorithmen können Text aus Bildern extrahieren und ihn in maschinenlesbaren Text umwandeln. Die Texterkennung kann zum Beispiel dazu verwendet werden, Text aus einem gescannten Dokument zu extrahieren.
Bilderkennung in der realen Welt
Die Bilderkennung wird in vielen verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Gesichtserkennung in Smartphones und dem computerbasierten Sehen (engl. Computer Vision) für autonom fahrende Autos. Die Technologie kann zum Guten oder zum Schlechten eingesetzt werden – Behörden nutzen sie, um Kriminelle und Terroristen aufzuspüren, während Unternehmen sie einsetzen, um Werbung gezielt an ihre Nutzer zu richten. Weitere häufige Anwendungen, in denen die Bilderkennung eingesetzt wird, sind:
Sicherheitssysteme
Mit Bilderkennungssoftware ausgestattete Kameras können dazu verwendet werden, unautorisierte Personen zu identifizieren und ihre Bewegungen zu verfolgen. Weitere Anwendungsfälle umfassen darüber hinaus Authentifizierungszwecke, beispielsweise um Mitarbeitern den Zutritt zu abgesperrten Bereichen zu ermöglichen. Die Verfolgung von Inventar oder die Ausgabe von Warnmeldungen, z.B. wenn bestimmte Personen ein Gebäude betreten oder verlassen sind weitere Exempel.
Autonome Fahrzeuge
Selbstfahrende Autos nutzen die Bilderkennung, um Objekte auf der Straße zu erfassen, z. B. andere Fahrzeuge, Fußgänger, Ampeln und Straßenschilder. Mithilfe von Bilderkennungssoftware und hochentwickelten KI-Algorithmen können autonome Fahrzeuge ohne menschlichen Fahrer durch die Straßen einer Stadt navigieren.
Medizinische Anwendungen
Medizinische Bilder sind ein wichtiger Bestandteil der modernen Gesundheitsversorgung. Mit Hilfe der Bilderkennung lässt sich eine Krankheit diagnostizieren und der Krankheitsverlauf verfolgen.
Business
Die Bilderkennung kann Arbeitsabläufe optimieren und Unternehmen in allen Bereichen Zeit und Geld sparen! Zum Beispiel können Versicherungsunternehmen die Bilderkennung nutzen, um Informationen wie Führerscheine oder Fotos von Unfällen automatisch zu erkennen und zu verwenden. Das erspart den Mitarbeitern jeden Tag viele Stunden Arbeit.
Strafverfolgung
Sicherheitskameras können mithilfe der Bilderkennung automatisch Gesichter und Nummernschilder erkennen. Diese Informationen können anschließend zur Aufklärung von Verbrechen oder zum Aufspüren gesuchter Verbrecher verwendet werden.
Nachrichten und Medien
Die Verwendung von Bilderkennung in Nachrichten und Medien nimmt stetig zu. Sie kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden, z. B. zur Identifizierung von Personen, für das Storytelling oder die Erstellung von Content. Darüber hinaus verfolgt die Bilderkennung das Nutzerverhalten durch App-Interaktionen auf verschiedenen Websites. Auf diese Weise können Nachrichtenorganisationen ihre Inhalte effektiver kuratieren und deren Richtigkeit sicherstellen.
E-Commerce
Die Bilderkennung kann im E-Commerce Sektor eingesetzt werden, um Produkte, die ein Kunde auf einer Website oder in einem Geschäft sucht, schnell zu finden. Sie kann auch verwendet werden, um Preise zu vergleichen und bessere Angebote zu finden. Überdies kann die Bilderkennung für Produktbewertungen und Empfehlungen genutzt werden.
Smartphones
Die Bilderkennung auf Smartphones dient vielen verschiedenen Zwecken. Einer der wichtigsten Bereiche, in denen sie von Nutzen ist, ist der Bereich der Sicherheit. Heutige Smartphones sind mit Iris-Scannern und Gesichtserkennung ausgestattet, die eine zusätzliche Sicherheitsebene zum herkömmlichen Fingerabdruckscanner darstellen. Die Gesichtserkennung ist zwar noch nicht so sicher wie ein Fingerabdruckscanner, wird aber mit jeder neuen Generation von Smartphones besser. Mit der Bilderkennung können Nutzer ihr Smartphone entsperren, ohne ein Passwort oder eine PIN eingeben zu müssen. Das ist besonders nützlich, wenn Sie Ihre PIN oder Ihr Passwort vergessen haben. Sie brauchen nur auf Ihr Telefon zu schauen, und es entsperrt sich von selbst.
Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem die Technologie auf Smartphones eingesetzt wird, ist die erweiterte Realität (engl. Augmented Reality, AR). Bei AR wird die reale Umgebung mit digitalen Informationen überlagert. So können Nutzer computergenerierte Bilder über reale Objekte legen. Das kann für Spiele, Navigation und sogar für Bildungszwecke genutzt werden. Die Bilderkennung kann auch zur Identifizierung von Objekten und Landmarken eingesetzt werden. Das kann für Touristen nützlich sein, die schnell Informationen über einen bestimmten Ort herausfinden möchten.
Viele Menschen haben Hunderte, wenn nicht Tausende von Fotos auf ihren Geräten, und das Auffinden eines bestimmten Bildes ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Die Bilderkennung kann Ihnen helfen, diese Nadel zu finden, indem sie Objekte, Personen oder Orientierungspunkte im Bild identifiziert. Dies kann ein Lebensretter sein, wenn Sie versuchen, das perfekte Foto für Ihr Projekt zu finden.
Herausforderungen
Die Qualität und der Nutzen der Bilderkennung hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab. Je vielfältiger und genauer die Trainingsdaten sind, desto besser ist die Bilderkennung in der Lage, Bilder zu klassifizieren. Die Bilderkennungstechnologie wird dabei oft auf bestimmte Objekte, Personen oder Szenen ausgerichtet, die in den Trainingsdaten überrepräsentiert sind. Dies kann zu Fehlern bei der Klassifizierung führen.
Auch Bilderkennungstechnologien haben Schwierigkeiten, den Kontext zu verstehen. Sie stützen sich bei der Identifizierung von Bildern auf einen Musterabgleich, was bedeutet, dass sie nicht immer in der Lage sind die Bedeutung eines Bildes zu bestimmen. Wenn zum Beispiel das Bild eines Hundes fälschlicherweise als Bild einer Katze gekennzeichnet wird, wird der Bilderkennungsalgorithmus diesen Fehler auch in Zukunft begehen.
Zusätzlich zum anfänglichen Training benötigt die Bilderkennung qualitativ hochwertige Bilder. Bilder oder Videos, die zu grobkörnig, unscharf oder dunkel sind, können vom Algorithmus nur schwer verarbeitet werden. Auch dies kann zu Fehlern bei der Klassifizierung führen.
Darüber hinaus ist die Bilderkennung eine rechenintensive Aufgabe. Sie erfordert viel Rechenleistung und kann langsam sein, insbesondere dann wenn eine große Anzahl von Bildern klassifiziert werden soll.
Trotz aller Herausforderungen hat diese Technologie in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und wird immer präziser. Mit mehr Daten und besseren Algorithmen wird die Bilderkennung in Zukunft wahrscheinlich noch besser und nützlicher werden.
Die Zukunft der Bilderkennung
Die Bilderkennung ist ein schnell wachsender Bereich mit unendlich vielen potenziellen Anwendungen und spielt in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle, z. B. bei selbstfahrenden Autos, medizinischer Diagnose und Sicherheit.
Die Vorteile in Bezug auf Zeit, Sicherheit und Effizienz liegen auf der Hand. In Zukunft wird diese Technologie wahrscheinlich noch allgegenwärtiger und noch stärker in unser tägliches Leben integriert werden, da sich die Technologie stetig verbessert.
Deep Learning ist eine Art des fortgeschrittenen maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die eine große Rolle bei der Weiterentwicklung der Bilderkennung gespielt hat. Beim maschinellen Lernen werden Daten verwendet, durch Algorithmen geleitet und anschließend Vorhersagen getroffen. Deep Learning ist jedoch anders und versucht, den menschlichen Verstand besser nachzuahmen, indem es tiefe neuronale Netze schafft, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen um dann Daten wie Bilder, Videos und Texte zu interpretieren und zu analysieren.
Während die Anwendungen, die wir bereits nutzen, äußerst nützlich sind, können wir in den kommenden Jahren mit noch innovativeren Anwendungen rechnen. Da KI-Algorithmen und Deep Learning immer leistungsfähiger und ausgefeilter werden, sind die Möglichkeiten endlos!
